


Comparaison des performances de int, char et varchar dans MySQL
Le contenu de cet article concerne la comparaison des performances de int, char et varchar dans MySQL. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Il existe de nombreuses « rumeurs » spécieuses sur Internet. Bien sûr, elles ne sont pas malveillantes. La plupart d'entre elles sont des développeurs qui ne veulent pas prendre l'initiative de faire des recherches par eux-mêmes, mais qui y croient. ce que disent les autres.
Il y a aussi de nombreuses rumeurs sur les bases de données, telles que "les performances int sont bien supérieures à celles de char".
J'ai récemment effectué un test de performances sur int, long, char et varchar, et j'ai constaté qu'il n'y avait pas beaucoup d'écart de performances entre eux :
Remarques : c8=char(8), s8 = varchar(8), i8=(bigint), c4=char(4), s4=varchar(4), i4=char(4)
Requête sans index pour 100w lignes :
Exécuter [requête c8] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 312,0 ms
Exécuter [requête s8] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 334,3 ms
Exécuter [requête i8] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 276,95 ms
Exécuter [requête c4] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 354,95 ms
Exécuter [requête s4] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 340,45 ms
Exécuter [Requête i4] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 291,1 ms
Créer un index :
l'index c8 prend 2439 ms
l'index s8 prend 2442 ms
l'index i8 prend 1645 ms
l'index c4 prend 2296 ms
l'index s4 prend 2303 ms
l'index i4 prend 1403 ms
Requête avec index :
Exécuter [requête c8] 10 000 fois, en moyenne la consommation de temps est de 0,271 ms
Exécuter [requête s8] 10 000 fois, le temps moyen est de 0,2354 ms
Exécuter [requête i8] 10 000 fois, le temps moyen est de 0,2189 ms
Exécuter [requête c4] 10 000 fois, le temps moyen est de 0,303 ms
Exécuter [requête s4] 10 000 fois, la consommation de temps moyenne est de 0,3094 ms
Exécuter [requête i4] 10 000 fois, la consommation de temps moyenne est de 0,25 ms
Conclusion :
Aucun index : l'analyse complète de la table ne sera pas effectuée car plus les données sont petites, plus elles deviennent rapides, mais la vitesse globale est la même, int/bigint est légèrement plus rapide qu'un type natif de 12 %.
Avec index : char et varchar ont des performances similaires, int est légèrement plus rapide de 18 %
En termes de stockage de données, de lecture et d'écriture, les entiers sont les mêmes que les chaînes de longueur égale, varchar en a un supplémentaire octet, donc les performances sont possibles. Aura un certain impact (1/n).
En termes d'opérations et de comparaisons de données, les entiers bénéficient d'un support natif, ils sont donc légèrement plus rapides que les chaînes un peu.
Si l'indexation est utilisée, ce que l'on appelle l'écart de performances entre les entiers et les chaînes est encore plus négligeable.
Dans le développement réel, de nombreux développeurs utilisent souvent des chaînes telles que char(1) et char(4) pour représenter les énumérations de types, à mon avis, cette approche est la meilleure solution, car cette approche en termes d'espace de stockage, performances de calcul, lisibilité, maintenabilité et évolutivité, il est bien meilleur que les types de données tels que int et enum.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
